电商数据分析的方法、流程及场景
数据分析流程：
分析方向：
- 战略分析：根据行情、竞对、国家政策等外部因素制定战略。
- 业务分析：公司正常业务的数据分析。
- 产品分析：APP、平台、商品等分析。
- 增长分析：内部增长数据、节奏、因素等分析。
电商平台的数据分析
分析场景：人、货、场
人
- 高质量用户分析：高质量用户占比（降序排列，如月均消费金额区间客户数及占比）
- 用户分类(标签)
- 用户年龄、性别、学历、收入、地域等基础属性分析（条形图、占比图）
- 兴趣爱好：速食客，爱包人，化妆超人，烹饪达人.......
- 用户阶段：单身贵族，幸福恋爱，新婚狂欢，已婚，育儿育女，家有长辈...
- 用户价值：RFM、活跃状态、忠诚度、购买力、购买意向度...
- 案例
- 可以看出该店铺销售年轻情侣出行必备用品为主，包括避孕套、防晒霜、护肤品等旅游套件产品。
货
- 以货维度的分析指标：
- 浏览量、访客数、收藏量、加入购物篮、支付用户数、支付商品件数、客单价、好评率、退货率、购买产品的客户画像等。
- 货分析的用途：
了解不同产品的受众群体分布，用户关注度，用户购买力，市场容量等信息，为产品生命周期进行分析，分析产品的推广策略，提供相应的数据支撑。
场
- 渠道分析：渠道质量分析
- 交易场景分析：页面项目、内容检索、站内广告、页面流量、页面跳出率、页面访客数等。
- 不同维度分析：店铺销售人群的地域分布、各城市退货率、店铺销售额分布、店铺访客数占比等。
AIPL模型
AIPL是用户人群分类模型
用户的生命周期
数据分析业务流程
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码
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注
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